En camino a la democratización de los datos

En octubre de 2012, una revista internacional especializada en negocios publicó un artículo llamado “Científicos de Datos, la profesión más sexy del siglo 21”. Ese medio reflejaba una tendencia que en aquel momento se vislumbraba y tenía que ver con el surgimiento de lo que denominamos Big Data, es decir, la capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos, variados y que se generan a gran velocidad. Las organizaciones, debido a la fuerte baja en los costos, se encontraron con la posibilidad de almacenar datos que antes descartaban y utilizarlos para su posterior análisis soportando las decisiones. Las personas, a través de internet y las redes sociales, comenzamos además a generar datos en forma mucho más intensiva, utilizando los dispositivos móviles y sus apps como herramientas. Esta nueva realidad presentó también un nuevo desafío: el incremento en la complejidad de extraer conocimiento de estos grandes volúmenes de datos. El científico de Datos surgió como un nuevo rol profesional para dar respuesta a este desafío.

La Ciencia de Datos tiene como misión, a partir de los datos que generamos, encontrar respuestas a las preguntas que las organizaciones se plantean. Esas preguntas cruzan a todas las disciplinas profesionales: la medicina, la ingeniería, la economía y las ciencias sociales, entre otras.

El perfil del científico de datos es complejo e integra diferentes conocimientos: capturar, manipular y preparar los datos, aplicar el método científico, la matemática, la estadística, la programación para modelar una realidad, generar visualizaciones efectivas, comunicar las conclusiones obtenidas. El científico de datos debe además conocer del área de aplicación del negocio en el cual se desenvuelve. Es por esta complejidad inherente al rol, que es preferible pensar en un “equipo de Ciencia de Datos” más que en una persona individual.

Las aplicaciones de la Ciencia de Datos son infinitas. En salud, permite detectar fraudes médicos, soportar los diagnósticos de pacientes en tiempo real, analizar el riesgo de que un paciente sea readmitido en una clínica. En consumo masivo, permite optimizar precios, encontrar ubicaciones óptimas para nuevos locales, analizar cómo los productos son comprados en forma combinada y generar promociones efectivas. En empresas de servicios públicos, detectar fraudes y hacer recomendaciones a los clientes sobre cómo optimizar el consumo. En manufactura, encontrar causas raíz de cuestiones de calidad de productos, o eficientizar el consumo de materia prima. En finanzas, hacer una evaluación fáctica del riesgo crediticio. En agronegocios, poder predecir el rinde de un campo y su tratamiento adecuado.

En los últimos dos años, hemos generado como humanidad el 80% de los datos de toda la historia. Pero estamos en el inicio de un fenómeno que va a hacer que esto se potencie aún más: el desarrollo de internet de las cosas hará que pasemos de 8.000 millones de dispositivos conectados que generan datos hoy en día, a por lo menos 50.000 millones en los próximos tres años. Tendremos mucho más volumen de datos para extraer conocimiento y se potenciará el rol del científico de Datos. Las organizaciones valorarán a los datos como un activo estratégico e incorporarán en sus culturas al análisis de datos como una herramienta clave para soportar sus decisiones. Necesitaremos entonces más de estos nuevos perfiles profesionales. El desafío es formarlos y las instituciones educativas se están preparando para esto.